'''numpy：在python中做科学计算的基础库，重在数值计算，
也是PYTHON科学计算库的基础库，
多用在多维数组上执行的数值运算'''
import numpy as np


'''
np.linspace():返回一个adarray的等差数列
start:返回样本数据开始点
stop:返回样本数据结束点
num:生成的样本数据量，默认为50
endpoint：True则包含stop；False则不包含stop
retstep：If True, return (samples, step), where step is the spacing between samples.(即如果为True则结果会给出数据间隔)
dtype：输出数组类型
axis：0(默认)或-1
'''
print(np.linspace(1,3,num=5))    #[1.  1.5 2.  2.5 3. ]
# print(np.linspace(1,100,100,dtype='int'))
'''
[  1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17  18
  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35  36
  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53  54
  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71  72
  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89  90
  91  92  93  94  95  96  97  98  99 100]
'''

'''
np.random.normal():返回ndarray 或标量从参数化正态分布中抽取样本。
参数：	
loc : float 或 array_like 的浮点数分布的平均值（“中心”）。
scale : float 或 array_like 的浮点数分布的标准偏差（传播或“宽度”）。
size：整数或整数元组，可选输出形状。如果给定的形状是，
则 抽取样本。如果 size 是（默认），如果和都是标量，则返回单个值。否则，抽取样本。(m, n, k)m * n * kNonelocscalenp.broadcast(loc, scale).size
返回：out : ndarray 或标量从参数化正态分布中抽取样本。
'''
print(np.random.normal(0,1,size=100))
'''
[-2.37928204  0.73783683  0.72421927  1.0465538   0.24096747 -0.35529063
 -1.64370945 -0.10090203  0.25346616  2.02470269  0.07709719 -1.3776942
  1.58815059 -0.95904917  1.4739141   2.28541589  0.03295748  0.07213375
  0.44373682  0.76763208  1.39237145 -0.7883564  -1.09436194  0.48931567
  0.9130709  -2.56496292 -0.21336403 -0.52581366 -0.58193302  0.87130147
  0.28308955 -0.02674934  1.15928345 -0.01920998  1.54609967  0.40072707
  1.53162653 -0.68830927  1.30139442  0.67005733 -0.12661418  1.52471729
 -0.25683738  0.0235694   0.66056577  0.16607948 -0.87275828 -1.72360302
 -0.99292792 -0.54881951  0.41022926  0.31803431  1.18116467 -0.82433435
  0.63620863  2.52714086  0.88431437 -0.13468096 -0.00764277 -0.44591809
  0.15800297  0.00806595 -1.61816208 -0.34305474  1.97428885 -1.15575458
  0.7518693  -0.11529495 -0.67884282  0.30978122  1.05973335 -0.44954774
 -1.66923793  1.17732918 -0.33510156  0.69674568  0.68268004  0.58891666
 -0.74553376 -0.41282488  1.20511323  0.10232548 -0.42588646  0.24185591
  0.69345067 -1.84641882 -0.34962162  0.96046174  0.17382293 -1.24936212
 -1.3523627   0.78679167 -0.23898687 -1.82748295  0.57482078 -0.36840518
  0.05169475  2.47722284 -1.02061233 -0.03815616]
'''

